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简介
Contrastive Preference Optimization是一种用于机器翻译的创新方法，通过训练模型避免生成仅仅足够而不完美的翻译，从而显著提高了ALMA模型的性能。该方法在WMT'21、WMT'22和WMT'23测试数据集上可以达到或超过WMT竞赛获胜者和GPT-4的性能。
截图
产品特色
对比偏好优化训练模型
提升机器翻译性能
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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